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具身智能 · 第一视角采集 · 多模态同步 · 训练导出
戴手套操作时第一视角怎么用
手套和工具会挡住手部，采集前要把遮挡算进任务说明。
工位重复动作要先定起止
起止不统一，后面切分 episode 会把无效动作算进去。
车间光照变化不要直接混进一批数据
早晚光线差一截，模型会把阴影当成物体边缘。
导出训练数据前核对时间戳
相机和惯导时间对不齐，动作和画面会错位。
从实验室采集走到产线试点
产线节拍比实验室短，采集流程要能跟着工位走。
遥操作与示教数据混合采集
遥操作补足高风险动作，头戴示教补足自然手眼协调。
模仿学习 episode 切分与质检
失败段、遮挡段与空操作段要能被规则或人工快速剔除。
Ego 头戴标定与瞳距适配
佩戴差异会直接进入训练分布，标定要可复现。
Ego 视觉为何是具身智能的数据入口
第一视角数据对手眼协调与操作策略学习更直接。
多模态同步：从硬件触发到训练可用
相机、IMU 与力觉在同一时间轴上的实践要点。
对接 LeRobot 数据集导出
从采集到 PyTorch 训练的最短路径。
腕部 POV 在精细抓取中的作用
何时需要第二路第一视角相机。
从实验室示教到产线数据采集
佩戴 ergonomics 与批量管理。
